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고객 사례

8TB 현장 기록이 즉시 검색 가능한 자산이 되다

유니세프 한국위원회가 흩어진 아카이브를 통합 검색 가능한 디지털 자산 라이브러리로 전환한 여정 — 콘텐츠 탐색 시간 95% 단축

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By leveraging TwelveLabs’ video understanding models, Dyn can now rapidly identify, extract, and repurpose key moments from thousands of hours of sports footage.

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도입 배경

기존 방식의 한계

트웰브랩스 선택 이유

솔루션 구조

주요 활용 사례

도입 효과

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8TB+

인덱싱된 데이터

디지털 에셋

200시간+

처리된 영상 시간

2TB 규모의 영상

95%

콘텐츠 탐색 시간 단축

수동 탐색 → 자연어 검색

95%

콘텐츠 탐색 시간 단축

수동 탐색 → 자연어 검색

도입 배경: 활용하기 어려웠던 방대한 영상 아카이브

유니세프 한국위원회(UNICEF Korea)는 전 세계 어린이들을 위한 기금 모금 및 국내 어린이를 위한 아동권리 증진 사업 현장에서 축적된 8TB 이상의 비정형 데이터를 보유하고 있습니다. 디지털 에셋으로 구성된 이 아카이브는 단순한 보관용 데이터가 아닙니다. 후원자 소통, 캠페인 기획, 스토리텔링의 원천이 되는 핵심 콘텐츠 자산입니다.

하지만 이 방대한 콘텐츠를 빠르게 찾고 재사용하기가 간편하지 않았습니다. 콘텐츠는 개인 PC와 NAS에 분산 보관되어 있었고, 통합 검색 수단이 없었습니다. 특정 현장 영상이나 사진을 찾기 위해서는 폴더를 수동으로 탐색해야 했으며, 파일명이나 태그로는 '아이가 물을 받는 장면'이나 '홍수 현장'처럼 장면 묘사 기반의 검색이 불가능했습니다.

아카이브 규모가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존의 영상 관리 방식으로는 더 이상 감당할 수 없는 상황이었습니다. 홍보·마케팅 담당자들이 콘텐츠를 찾는 데 쏟는 시간이 오히려 핵심 업무를 가로막고 있었습니다.

기존 방식의 한계

대규모 비정형 콘텐츠 관리의 구조적 문제

대규모 비정형 콘텐츠를 다루는 기존 방식에는 다음과 같은 근본적 한계가 있었습니다.

수동 분류: 8TB 규모에서는 수개월의 전담 인력 투입이 필요하고, 실시간으로 계속 유입되는 콘텐츠는 즉시 관리 범위를 벗어납니다.
키워드 기반 검색: 단순한 파일명과 태그 중심의 키워드 검색으로는 시각적 콘텐츠의 입체적인 정보를 담아낼 수 없습니다. 예를 들어, '아이를 안고 있는 어머니'와 같은 구체적인 장면 묘사를 통한 검색은 사실상 불가능했습니다.
프레임 기반 AI: 영상을 개별 이미지의 집합으로 처리하는 방식은 시간의 흐름과 서사적 맥락을 이해하지 못합니다. 현장 기록의 진정한 가치는 장면의 흐름 속에서 드러납니다.

핵심은 영상을 '이해하는' 기술이었습니다. 단순히 프레임을 분석하는 것이 아니라, 장면 속에서 실제로 어떤 일이 벌어지고 있는지 이해하는 능력입니다.

트웰브랩스를 선택한 이유

트웰브랩스는 영상을 처리하는 방식이 근본적으로 다릅니다. 영상을 이미지와 오디오의 단순한 조합이 아니라, 시각·음성·텍스트와 시간적 흐름이 통합된 하나의 매체로 이해합니다.
두 가지 핵심 모델이 이를 가능하게 합니다.

Marengo

영상·오디오·이미지·텍스트를 멀티모달 임베딩으로 통합 변환하는 인코더. 콘텐츠 유형에 관계없이 의미 기반 검색을 지원합니다.

Pegasus

영상 전반에 걸친 이벤트와 맥락을 추론하는 모델. 특정 프레임이 아닌 영상 전체의 흐름에서 의미를 파악합니다.

이 아키텍처는 아카이브 활용 방식 자체를 바꿉니다. 현장 영상은 대부분 파일명이 없거나 메타데이터가 불완전합니다. '예방접종을 받는 아이들'이나 '홍수 물자 배급' 같은 검색이 파일명이나 태그 없이도 작동해야 합니다. 트웰브랩스는 바로 이런 검색을 가능하게 합니다.

솔루션은 한국 AI 통합 파트너사인 렛서(Letsur)가 트웰브랩스 API를 기반으로 구현한 프로덕션 환경입니다.

솔루션 구조

트웰브랩스 영상 이해 도입

아카이브 시스템 작동 방식

솔루션 구조: 아카이브 시스템 작동 방식

데이터 마이그레이션 및 인덱싱

기존 PC·NAS에 파편화되어 있던 8TB 이상의 데이터를 AWS S3로 통합 이전했습니다. 트웰브랩스가 전체 아카이브를 인덱싱하여 영상 전반에 걸친 멀티모달 임베딩을 생성했습니다. 영상 기준 약 200시간, 2TB 규모입니다.

자연어 통합 검색

이제 직원들은 생각하는 방식 그대로 아카이브를 검색할 수 있습니다. '예방접종 현장의 아이들', '동남아시아 홍수 대응 영상' 같은 자연어 문장을 입력하면 관련 영상을 바로 확인할 수 있습니다. 별도의 태깅이나 메타데이터 없이도 검색이 가능합니다.

신규 콘텐츠 자동 인덱싱

전 세계 활동 현장, 후원 행사, 캠페인에서 생성되는 새로운 영상·사진·문서는 별도의 수작업 분류 없이 시스템에 자동으로 반영됩니다. 새로운 자료는 등록 즉시 동일한 자연어 검색 인터페이스에서 찾을 수 있습니다.

주요 활용 사례

후원자 커뮤니케이션

홍보·마케팅 담당자들은 특정 후원자 스토리나 임팩트 순간에 맞는 현장 사진과 영상을 검색을 통해 빠르게 확인할 수 있습니다. 이전처럼 여러 드라이브를 수동으로 탐색하는 과정이 줄어들면서, 후원자 커뮤니케이션을 준비하는 과정이 더욱 효율적으로 이루어지고 있습니다.

캠페인 기획 및 스토리 활용

과거 캠페인 자료를 보다 손쉽게 검색하고 참고할 수 있게 되면서, 새로운 캠페인을 기획할 때 기존 영상과 이미지를 빠르게 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 기획 및 콘텐츠 구성 과정에서 아카이브 자료의 활용도가 높아지고 있습니다.

현장 기록의 체계적 활용 기반 마련

유니세프 활동 현장에서는 예방접종 캠페인, 식수 공급, 교육 지원 등 다양한 활동이 지속적으로 기록됩니다. 이 모든 현장 기록물이 자동으로 인덱싱되어, 필요한 시점에 참고 자료로 활용할 수 있는 기반이 마련되었습니다.

과거 아카이브 활용도 개선

검색을 통해 최대 10년간 묻혀 있던 영상 자료도 더 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 현장 영상, 캠페인 자료, 구호 활동 기록 등 수년간 축적된 문서와 콘텐츠를 더 손쉽게 접근하고, 필요할 때 다시 활용할 수 있게 되었습니다.

도입 효과

솔루션 도입 이후 측정된 성과는 다음과 같습니다.

콘텐츠 탐색 시간 95% 단축 — 수동 폴더 탐색에서 자연어 즉시 검색으로 전환

8TB 이상의 파편화된 데이터가 통합된 검색 가능한 디지털 자산 라이브러리로 전환

약 200시간 / 2TB의 영상이 즉시 검색 가능한 환경으로 인덱싱

신규 콘텐츠 수작업 분류 불필요 — 새로운 기록이 자동으로 아카이브에 반영

홍보·마케팅 담당자들이 자료 탐색보다 핵심 업무인 스토리텔링과 후원자 소통에 더 집중할 수 있게 됨

정량적 성과 이상으로 중요한 변화는, 조직이 축적해온 기록을 이제 실제로 활용할 수 있게 되었다는 점입니다. 수십 년간 쌓인 현장 기록물은 단순한 보관 대상에서 벗어나, 필요할 때 바로 찾아 활용할 수 있는 자산이 되었습니다.

“유니세프 한국위원회가 보유한 수만 시간의 전 세계 어린이들을 위한 기금 모금 및 국내 어린이를 위한 아동권리 증진 사업 현장 영상 기록물은 단순한 보관용 파일을 넘어 현장을 담은 실증 자료입니다. 영상 자산을 잘 활용하면 추후 캠페인을 기획할 때 ‘어떤 곳에 어떤 지원이 필요한지’, ‘기획한 활동이 현장에서는 실제로 어떻게 작동하는지’ 등에 대한 의사결정에 큰 도움이 될 것입니다. 앞으로도 대규모 비정형 데이터를 보유한 기관·기업들이 영상 자산에서 의미 있는 가치를 창출할 수 있도록 협업을 확대해 나갈 계획입니다.”

- 이재성 대표